shuffle优化之减少shuffle数据量 1.谓词下推  hive.optimize.ppd ,默认为true. 所谓谓词下推就是过滤条件如果写在shuffle操作后面,就提前过滤掉,减少参与shuffle的数据量 如 select * from a join b on a.id=b.id where a.age>10  ,这里执行计划会优先执行 a.age>10 再执行 a join b ,是一种自动优化 但是如下sql就无法自动优化 select * from a join b on

#include<iostream> #include<map> #include<algorithm> #include<string> using namespace std; void fun(map<int,int>::reference i) { cout<<i.first<<' '<<i.second<<endl; } int main() { map<int,string>

通俗的说..都是用在一堆数据(比如一个列表)上.. map是用同样方法把所有数据都改成别的..字面意思是映射..比如把列表的每个数都换成其平方.. reduce是用某种方法依次把所有数据丢进去最后得到一个结果..字面意思是化简..比如计算一个列表所有数的和的过程,就是维持一个部分和然后依次把每个数加进去.. filter是筛选出其中满足某个条件的那些数据..字面意思是过滤..比如挑出列表中所有奇数.. >>> map(lambda x:x*x,[0,1,2,3,4,5,6]) [0, 1

转载http://my.oschina.net/Chanthon/blog/150500 map和reduce是hadoop的核心功能,hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算,从这个观点来看,如果将map和reduce的数量设置为1,那么用户的任务就没有并行执行,但是map和reduce的数量也不能过多,数量过多虽然可以提高任务并行度,但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败.所以用户在提交map/re

map和reduce是hadoop的核心功能,hadoop正是通过多个map和reduce的并行运行来实现任务的分布式并行计算,从这个观点来看,如果将map和reduce的数量设置为1,那么用户的任务就没有并行执行,但是map和reduce的数量也不能过多,数量过多虽然可以提高任务并行度,但是太多的map和reduce也会导致整个hadoop框架因为过度的系统资源开销而使任务失败.所以用户在提交map/reduce作业时应该在一个合理的范围内,这样既可以增强系统负载匀衡,也可以降低任务失败的开销

一.    控制hive任务中的map数: 1.    通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务.主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改): 2.    举例:a)    假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那么hadoop会将该文件a分隔成7个块(6个128m的块和1个12m的块),从而产生7个map数

1.map和reduce的数量过多会导致什么情况?2.Reduce可以通过什么设置来增加任务个数?3.一个task的map数量由谁来决定?4.一个task的reduce数量由谁来决定? 一般情况下,在输入源是文件的时候,一个task的map数量由splitSize来决定的,那么splitSize是由以下几个来决定的goalSize = totalSize / mapred.map.tasksinSize = max {mapred.min.split.size, minSplitSize}spl

JobConf.setNumMapTasks(n)是有意义的,结合block size会具体影响到map任务的个数,详见FileInputFormat.getSplits源码.假设没有设置mapred.min.split.size,缺省为1的情况下,针对每个文件会按照min (totalsize[所有文件总大小]/mapnum[jobconf设置的mapnum], blocksize)为大小来拆分,并不是说文件小于block size就不去拆分. 2.http://hadoop.hadoopor

转自http://superlxw1234.iteye.com/blog/1582880 一.    控制hive任务中的map数:  1.    通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务. 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改): 2.    举例: a)    假设input目录下有1个文件a,大小为780M,那

一般情况下,在输入源是文件的时候,一个task的map数量由splitSize来决定的,那么splitSize是由以下几个来决定的 goalSize = totalSize / mapred.map.tasks inSize = max {mapred.min.split.size, minSplitSize} splitSize = max (minSize, min(goalSize, dfs.block.size)) 一个task的reduce数量,由partition决定. 在输入源是数

Scoop是用来实现HDFS文件系统和关系型数据库如MySQL之间数据传输和转换的工具. 从MySQL导出到HDFS可以通过--table, --columns and --where等设置数据抽出的条件.但是同时也只是自由sql语句(Free-form Query )的方式抽出数据.此时我们用--query加sql语句方式自由抽取数据. 1,必须制定目标文件的位置--target-dir 2,必须使用$CONDITIONS关键字, 3,你也可以选择使用--split-by分片(分区,结果分成多

1.果断先上结论 1.如果想增加map个数,则设置mapred.map.tasks 为一个较大的值. 2.如果想减小map个数,则设置mapred.min.split.size 为一个较大的值. 3.如果输入中有很多小文件,依然想减少map个数,则需要将小文件merger为大文件,然后使用准则2.     2.原理与分析过程 看了很多博客,感觉没有一个说的很清楚,所以我来整理一下. 先看一下这个图 输入分片(Input Split):在进行map计算之前,mapreduce会根据输入文件计算输入

阅读本文可以带着下面问题: 1.map和reduce的数量过多会导致什么情况? 2.Reduce可以通过什么设置来增加任务个数? 3.一个task的map数量由谁来决定? 4.一个task的reduce数量由谁来决定? 一般情况下,在输入源是文件的时候,一个task的map数量由splitSize来决定的,那么splitSize是由以下几个来决定的 goalSize = totalSize / mapred.map.tasks inSize = max {mapred.min.split.siz

Hadoop在运行一个mapreduce job之前,需要估算这个job的maptask数和reducetask数.首先分析一下job的maptask数,当一个job提交时,jobclient首先分析job被拆分的split数量,然后吧job.split文件放置在HDFS中,一个job的MapTask数量就等于split的个数. job.split中包含split的个数由FileInputFormat.getSplits计算出,方法的逻辑如下: 1.  读取参数mapred.map.tasks,

分块:Block HDFS存储系统中,引入了文件系统的分块概念(block),块是存储的最小单位,HDFS定义其大小为64MB.与单磁盘文件系统相似,存储在 HDFS上的文件均存储为多个块,不同的是,如果某文件大小没有到达64MB,该文件也不会占据整个块空间.在分布式的HDFS集群上,Hadoop系统保证一个块存储在一个datanode上. 把File划分成Block,这个是物理上真真实实的进行了划分,数据文件上传到HDFS里的时候,需要划分成一块一块,每块的大小由hadoop-default.

mapred.tasktracker.map.tasks.maximum 官方解释:The maximum number of map tasks that will be run  simultaneously by a task tracker. 我的理解:一个tasktracker最多可以同时运行的map任务数量 默认值:2 优化值:mapred.tasktracker.map.tasks.maximum = cpu数量 cpu数量 = 服务器CPU总核数 / 每个CPU的核数服务器CPU

hadooop提供了一个设置map个数的参数mapred.map.tasks,我们可以通过这个参数来控制map的个数.但是通过这种方式设置map的个数,并不是每次都有效的.原因是mapred.map.tasks只是一个hadoop的参考数值,最终map的个数,还取决于其他的因素.      为了方便介绍,先来看几个名词: block_size : hdfs的文件块大小,默认为64M,可以通过参数dfs.block.size设置 total_size : 输入文件整体的大小 input_file_

关于hadoop中的map过程,我的理解是每一个map系统会开启一个JVM进程来处理,map之间相互并行,map函数内串行.这样的想法是否正确? 由于想在hadoop集群上算一个初始输入数据不多,但是计算很复杂的程序,希望通过mapreduce来达到并行计算的目的.可以通过job.setNumReduceTasks(0);语句设置reduce个数为0,只使用map来计算.但是设置map的个数时遇到了问题:新的API中job没有类似setNumMapTasks()这样的方法; 在运行时加入参数-D

最近在做报表统计,跑hadoop任务. 之前也跑过map/reduce但是数据量不大,遇到某些map/reduce执行时间特别长的问题. 执行时间长有几种可能性: 1. 单个map/reduce任务处理的任务大. 需要注意每个任务的数据处理量大小不至于偏差太大.可以切割部分大文件. 2. map数量过多, reduce拉取各方数据慢 这种情况,可以在中间加一轮map过程A. 即map -> mapA - > reduce,来减少reduce拉取数据的源头的个数. 3. 遇到了执行慢节点 had

在map阶段读取数据前,FileInputFormat会将输入文件分割成split.split的个数决定了map的个数.影响map个数(split个数)的主要因素有: 1) 文件的大小.当块(dfs.block.size)为128m时,如果输入文件为128m,会被划分为1个split:当块为256m,会被划分为2个split. 2) 文件的个数.FileInputFormat按照文件分割split,并且只会分割大文件,即那些大小超过HDFS块的大小的文件.如果HDFS中dfs.block.siz

1.当时初学Sqoop的时候,mysql导入到hdfs导入命令执行以后,在hdfs上面没有找到对应的数据,今天根据这个bug,顺便解决这个问题吧,之前写的http://www.cnblogs.com/biehongli/p/8039128.html. [hadoop@slaver1 sqoop--cdh5.3.6]$ bin/sqoop import \ > --connect jdbc:mysql://slaver1:3306/test \ > --username root \ >